基于視覺(jué)注意機(jī)制的紅外圖像識(shí)別與定位.pdf

1、隨著紅外技術(shù)在人類生活中的廣泛應(yīng)用，紅外圖像的識(shí)別與定位算法研究在圖像處理領(lǐng)域占有越來(lái)越重要的地位。在紅外圖像處理過(guò)程中，對(duì)處理的準(zhǔn)確性以及實(shí)時(shí)性具有較高要求。由于紅外圖像中存在大量的背景雜波以及噪聲等冗余信息，這些都對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性造成一定的影響。同時(shí)，利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行圖像處理時(shí)，需要將待處理圖像遍歷檢測(cè)，算法處理過(guò)程繁瑣且耗時(shí)較長(zhǎng)，不利于圖像處理的實(shí)時(shí)性要求。然而，在生物視覺(jué)系統(tǒng)中，當(dāng)輸入視覺(jué)的信息較為復(fù)雜且存在大量冗余信息時(shí)，生物視

2、覺(jué)系統(tǒng)會(huì)將注意力集中在引起視覺(jué)注意部分區(qū)域上，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先處理，忽略那些不會(huì)引起視覺(jué)注意的冗余信息，在最短的時(shí)間內(nèi)，獲取輸入視覺(jué)圖像中的主要信息，這一過(guò)程稱為生物視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)注意機(jī)制。在信息處理過(guò)程中，這些優(yōu)先處理的少數(shù)對(duì)象構(gòu)成的區(qū)域稱為圖像的感興趣區(qū)域(regionofinterest，ROI)。通過(guò)提取圖像的感興趣區(qū)域?qū)ζ溥M(jìn)行處理，不僅可以降低算法的計(jì)算量，提高圖像處理速度，而且可以增強(qiáng)信息處理的準(zhǔn)確性以及信息處理效率。

3、　　本文將生物視覺(jué)注意機(jī)制應(yīng)用到紅外圖像識(shí)別與定位的算法研究中。在充分了解紅外圖像特征的基礎(chǔ)上，對(duì)生物視覺(jué)非經(jīng)典感受野進(jìn)行模擬，通過(guò)引入多結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)濾波算法，消弱灰度差異較大區(qū)域?qū)δ繕?biāo)檢測(cè)的影響，有效實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外圖像背景的抑制，提高了圖像的信噪比?；谏镆曈X(jué)注意機(jī)制提取圖像的初級(jí)視覺(jué)特征，相對(duì)于傳統(tǒng)算法在紅外圖像處理中圖像顯著性不明顯的情況，在視覺(jué)注意機(jī)制模型中加入灰度均衡化算法，突出圖像中的目標(biāo)區(qū)域。通過(guò)對(duì)各初級(jí)特征高斯平滑和降